Contact Classifier

Servidor MCP Contact Classifier

Servidor MCP para o ator Contact Classifier da Mamba Labs no Apify.

Dê a ele um cargo e ele retorna o departamento e o nível de senioridade. Dê a ele também um nome e um domínio de empresa, e ele verifica se essa pessoa ainda está listada no site do próprio empregador. A classificação é uma tabela de regras determinística, então não precisa de chave de API e retorna a mesma resposta para o mesmo cargo todas as vezes.

Instalação

npx -y @mambalabsdev/mcp-contact-classifier

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "mamba-contact-classifier": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"],
      "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" }
    }
  }
}

Obtenha um token do Apify em console.apify.com/account/integrations.

Ferramenta

classify_contact

Um contato na entrada, uma linha classificada na saída. Apenas o cargo é obrigatório.

Entrada	Tipo	Obrigatório	Observações
job_title	string	sim	O cargo do contato, exatamente como você o possui. Classificado por regras determinísticas, sem necessidade de chave de API.
full_name	string	não	Necessário apenas para verificação de posição. A classificação funciona sem ele. Este nome nunca é enviado a nenhum modelo de linguagem.
company_domain	string	não	Necessário apenas para verificação de posição. O domínio do site da empresa, com ou sem https.
verify_position	boolean	não	Verifica se a pessoa ainda está listada no site do próprio empregador. Adiciona cerca de 3 segundos e 9 requisições por contato, e precisa tanto do nome quanto do domínio. Padrão false.
use_llm_fallback	boolean	não	Envia títulos que as regras não conseguem classificar para o seu próprio modelo, usando a variável de ambiente secreta LLM_API_KEY na sua própria cópia do ator. Apenas o título é enviado, nunca o nome da pessoa. Padrão false.
llm_provider	enum	não	openai, anthropic ou google. A qual provedor o seu LLM_API_KEY pertence. Só é lido quando o fallback de LLM está ativado. Padrão openai.
llm_model	string	não	ID do modelo passado diretamente ao provedor. Só é lido quando o fallback de LLM está ativado. Padrão gpt-4o-mini.
skipCache	enum	não	Defina como true para ignorar resultados em cache e classificar do zero. Padrão false.

Lendo a saída

21 campos snake_case planos, uma linha por contato. department é um de 12, seniority um de 12, e seniority_rank vai de 1 a 12, para que um filtro de tomador de decisão seja uma comparação em vez de uma lista de strings. classification_rule nomeia a regra que foi acionada, o que torna a decisão auditável.

Sem LLM_API_KEY definido, títulos que as regras não conseguem classificar retornam nulos. A linha ainda é retornada.

Cobrança

Você é cobrado por contato classificado, mais uma pequena taxa de início do ator. A classificação determinística não chama nenhum modelo nem API de terceiros.

Evento	Preço	Aciona quando
apify-actor-start	$0,00005	Uma vez por execução, no início, um evento por GB de memória (mínimo de um). Evento de início do Apify.
contact-classified	$0,003 (plano FREE), até $0,00255 no GOLD e acima	Uma vez por contato, incluindo um título que as regras não conseguem classificar.

O preço completo está na página do ator no Apify. Executar este servidor consome créditos do Apify.

A ferramenta inicia a execução do ator e a monitora até um status concluído, então uma execução com verify_position ativado não é interrompida aos 300 segundos. Uma execução que não seja bem-sucedida retorna como um erro com seu ID de execução e status.

O que este servidor faz e o que não faz

É um cliente leve para o ator do Apify. Ele transmite sua entrada e retorna a saída do ator inalterada. Todo comportamento descrito acima vive no ator, não aqui.

Este ator não descobre pessoas. O nome e o cargo vêm de você. Ele classifica um cargo e, opcionalmente, verifica um nome em uma página publicada pelo empregador. Para encontrar pessoas em primeiro lugar, use o People Finder.

Erros são expostos, nunca engolidos. Uma entrada inválida, um token inválido, um saldo esgotado, um timeout ou uma execução que retorne qualquer coisa que não seja um dataset retornam como um erro explícito da ferramenta, em vez de um resultado vazio.

Fonte

O ator está na Apify Store. Este wrapper é licenciado sob MIT.

Construído por Mamba Labs